OpenFrame NDB 구조와 기능

데이터베이스를 이용하기 위해서 데이터베이스를 기술하는 방법이 필요하다. NDB에서는 AIM/DB의 데이터베이스 기술방법인 스키마와 서브스키마를 동일하게 사용한다. 스키마와 서브스키마는 ADL(AIM Description Language)로 표현할 수 있다.

레코드(Record)는 데이터베이스를 접근할 때 가장 기본이 되는 데이터의 단위이다. 실제 의미가 있는 데이터를 담고 있는 정보의 단위를 레코드 또는 Record occurrence라 하고, 이 레코드들의 집합을 레코드 타입이라고 한다.

레코드 타입은 데이터 항목들로 구성된다. 각 데이터 항목에는 고유한 이름이 붙여지며, alphabet, numeric, alphanumeric과 같은 데이터 속성을 가진다. 레코드 타입 역시 레코드 타입의 이름, 엔트리 메소드 등 고유한 속성을 가지고 있다.

NDB에서 레코드 타입은 데이터베이스의 테이블로 구성된다. 레코드는 테이블의 Row로 구성되며, 데이터 항목은 테이블의 column으로 구성된다.

레코드 테이블에 저장되는 개별 레코드 값(로우)에는 레코드를 식별하기 위한 8바이트 ID 값인 OCCURRENCE ID(OCC_ID)가 함께 포함되며, 이 값은 NDB 프로그램에서 레코드를 식별하기 위한 위치 정보인 PGCS 등으로 활용된다. OCCURRENCE ID는 레코드 타입을 식별하기 위한 ID와 개별 레코드 값을 저장할 때 RDB 시퀀스를 통해 부여되는 ID가 조합되어 결정되며, 따라서 각 레코드 타입 당 최대로 저장할 수 있는 레코드의 개수는 4바이트 부호없는 정수의 최댓값인 4294967295이다.

OCCURRENCE ID 중 레코드 값의 ID는 시퀀스를 통해 부여되기 때문에 기존 레코드를 삭제해도 삭제된 ID 값은 재사용되지 않는다. 따라서 최댓값에 근접할 경우 기존 레코드를 추출하고 다시 저장하는 재정렬 작업이 필요하다.

NDB는 기본적으로 세트라는 계층적 구조를 따르고 있다. 따라서 각 레코드는 세트에 의한 계층 구조로 접근이 가능하다. 하지만 이 수직 구조의 최상위에 존재하는 레코드들은 세트를 이용하여 접근할 수 있는 방법이 없기 때문에 이러한 레코드들을 접근하기 위한 방법으로 엔트리 메소드가 존재한다.

NDB에서 지원하는 엔트리 메소드 종류는 다음과 같이 5가지가 있다.

세트(Set)는 레코드 간의 관계를 나타내며, 기본적으로 두 개의 레코드 타입이 상하 관계로 구성된다.

수직 관계에서 부모에 해당하는 레코드는 오너 레코드 타입이라 하고 자식에 해당하는 레코드는 멤버 레코드 타입이라고 한다. 멤버 레코드 타입으로 한 개 이상의 레코드 타입이 참여할 수 있는데 이러한 세트를 혼합 세트(mixed set)라고 부른다. 하지만 어떤 경우에든 오너 레코드 타입에는 단 하나의 레코드 타입만 올 수 있다.

레코드와 마찬가지로 세트 역시 세트의 이름, 세트에 참여하는 레코드 타입과 같은 고유의 속성을 가지고 있고 이러한 세트 형식을 일컬어 세트 타입이라고 한다.

오너 레코드 타입과 멤버 레코드 타입의 상하 관계에 의해 두 레코드 간에는 1:N의 관계가 성립된다. 오너 레코드 한 개와 멤버 레코드 여러 개로 이뤄진 레코드의 그룹을 Set occurrence라고 부른다.

Set occurrence를 구성하는 방법은 링 구조(Ring structure)와 리스트 구조(List structure)가 있다.

NDB에서는 Set occurrence를 RDB의 테이블로 구성하며, 각 레코드의 포인터 정보를 가지고 있다.

같은 레코드 타입 내의 레코드들은 특정 필드에 대해 중복되는 값을 가질 수 있다. 이러한 중복된 필드와 중복되는 값을 갖는 레코드의 수가 많을수록 저장공간이 낭비된다.

논리 연결(Logical Connection)은 서로 다른 레코드 타입을 각 레코드에 존재하는 키를 이용하여 동시에 접근하는 것이다. 즉, 중복이 많은 필드를 새로운 레코드 타입으로 만들고 이를 기존의 레코드와 논리적으로 연결한다.

다음은 논리적으로 연결된 레코드 타입을 보여주는 그림이다.

다음은 논리 연결을 기술하는데 사용되는 용어에 대한 설명이다.

페이지(Page)는 레코드를 저장할 수 있는 가장 작은 단위이다. 페이지는 물리 페이지와 논리 페이지로 나눌 수 있는데 한 개 이상의 물리 페이지가 모여 논리 페이지를 구성한다.

하나의 데이터셋에 존재하는 페이지들은 모두 크기가 같아야 하며, 하나의 range가 여러 개의 데이터셋에 나뉘어 저장될 때 각 데이터셋의 페이지 크기 역시 같아야 한다. 논리 페이지가 있는 주된 이유는 데이터베이스의 성능향상을 위해서다. 데이터베이스에 대한 I/O가 이루어질 때 물리 페이지 단위가 아닌 논리 페이지 단위로 실행하면 인접한 레코드에 대해 빠르게 접근할 수 있다.

NDB는 AIM/DB와는 달리 한 레코드가 테이블의 Row로 구성되기 때문에 레코드 단위로 I/O가 수행된다.

레코드가 저장되는 Logical address space가 특성과 접근 방법에 따라 독립적인 영역으로 나뉘어진 영역을 Range라고 한다. Range는 논리 페이지로 구성된다. 따라서 Range의 크기는 논리 페이지의 개수와 논리 페이지 내의 물리 페이지 개수와 크기로 결정된다.

Range는 prime 영역과 overflow 영역으로 나누어 진다. 기본적으로 레코드를 저장할 때, prime 영역을 이용하지만 prime 영역 내의 특정 논리 페이지에 새로운 레코드를 저장해야 할 필요가 있을 때, 이미 해당 논리 페이지가 가득 차 있다면 overflow 영역에서 하나의 물리 페이지를 가져와 사용할 수 있다. 이때 prime 영역의 해당 논리 페이지는 새로 추가된 물리 페이지를 포함하여 논리 페이지를 재구성하게 된다.

NDB에서는 Range는 포함되는 레코드 타입 정보를 메타로 관리하여, Range 단위의 조회시 해당하는 레코드 타입 정보를 이용하여 처리할 수 있다. 따라서 prime 영역이나 overflow 영역을 구분하여 처리하지 않는다.

Range는 다음의 2가지 타입으로 나누어 진다.

Range는 Subrange라는 더 작은 단위로 나누어질 수 있다. 같은 레코드 사이에서도 특성을 고려하여 서로 다른 Subrange에 저장할 수 있다. 예를 들면 도시라는 필드를 가진 레코드가 있다고 가정한다. 도시 필드에 “서울” 값이 들어간 레코드들과 “경기도” 값이 들어간 레코드들을 따로 저장할 때 Range를 Subrange로 나누어 저장할 수 있다.

Subrange의 크기 역시 Range와 마찬가지로 논리 페이지의 개수, 논리 페이지를 구성하는 물리 페이지의 개수와 크기로 결정된다. Range를 Subrange로 나누면 Subrange에서 prime 영역, overflow 영역, 보안 및 접근에 관한 설정을 할 수 있으며 Range에는 prime 영역을 제외한 overflow 영역 및 기타 설정을 할 수 있다.

Range를 Subrange로 나눌 때는 Range에 저장되는 최상위 레코드 내에 있는 필드들을 Location key로 지정해야 한다. 새로운 레코드가 저장될 때, 이 Location key에 따라 저장할 Subrange가 결정된다. Location key는 스키마의 range entry에 기술하고 각 Subrange가 저장할 레코드에 대한 Location key 값은 스키마의 Subrange entry에 기술한다.

NDB에서 Subrange는 Range와 마찬가지로 prime 영역, overflow 영역으로 나누어 저장하지 않는다. 레코드 테이블의 Location key에 해당하는 필드의 값에 따라 Subrange 단위의 구분을 처리할 수 있다.

Location Set을 설명하기 위해 record type A와 record type B가 하나의 세트로 구성되어 있는 경우를 가정한다.

A가 오너 레코드 타입이고 B가 멤버 레코드 타입이다. 이때 record A는 range A에 저장되고 record B는 range B에 저장된다. 하나의 Set occurrence를 접근할 때, 각 레코드가 인접해 있는 것이 데이터베이스의 성능향상에 도움이 된다. 따라서 멤버 레코드인 B가 range B에 저장될 때 같은 Set occurrence에 속하는 레코드는 같은 논리 페이지에 저장함으로써 성능을 향상시킬 수 있다. 이러한 세트를 일컬어 Location Set이라고 한다.

Location Set은 External Location Set과 Internal Location Set이 있다. External Location Set은 위에 설명한 예에 해당된다. Internal Location Set은 오너 레코드 타입과 멤버 레코드 타입이 같은 range에 저장되는 경우 멤버 레코드는 오너 레코드가 저장된 논리 페이지에 같이 저장되는 것이 효율적이다.

NDB는 세트를 데이터베이스의 테이블로 구성하여, Set occurrence를 접근할 때 SQL을 구성하여 접근한다. 따라서 Location Set으로 구성하지 않고도 Set occurrence를 빠르게 접근할 수 있으며, Location Set는 지원하지 않는다.

Locative Address Space는 여러 개의 데이터셋으로 구성될 수 있다. AIM/DB에서는 하나의 데이터셋이 1 개 혹은 그 이상의 볼륨으로 나뉘어 구성될 수 있다.

SLS/DB의 최대 용량은 128GB(STRETCH factor 32 적용하는 경우)이다. 방대한 양의 데이터를 저장하고자 할 때는 이 용량도 부족할 수 있다. 이를 해결할 수 있는 방법이 MLS/DB를 사용하는 것이다. MLS에서는 각 Subrange가 독립적인 주소 체계를 갖는다. 즉, 각 Subrange는 128GB의 크기를 가질수 있다.

이와 같은 방대한 크기의 MLS/DB를 생성하는 데는 시간이 많이 걸린다. 이에 AIM/DB에서는 MLS/DB를 한 번에 생성하는 것이 아니라 Subrange 단위로 생성을 할 수 있다.

AIM/DB에서 MLS/DB는 기본적으로 Subrange 단위의 처리(예: 재편성)를 할 수 있다는 장점이 있다. 그렇기에 몇 가지 제약이 존재한다.

흔히 책에서 특정 내용을 찾아가고자 할 때 사용할 수 있는 방법은 목차로부터 찾아가는 방법과 색인으로부터 찾아가는 방법이 있다. 목차로부터 해당 내용을 찾아 가는 것이 NDB에서 이용되는 Index entry method라면 Extended Index는 색인으로부터 해당 내용을 찾아가는 것에 해당된다.